AI/ML Ops Engineer (w/m/d)

Unser Kunde ist ein führendes Unternehmen im Bereich Telekommunikation in Deutschland und beschäftigt über 3.100 Mitarbeitende. In der Rolle des AI/ML Ops Engineers sind Sie verantwortlich für den stabilen und skalierbaren Betrieb moderner Machine Learning- und Generative AI-Systeme. Zu Ihren Aufgaben gehört der Aufbau und die Pflege einer durchgängigen Delivery-Kette von der Entwicklung bis zur produktiven Nutzung. Sie werden CI/CD/CT-Pipelines für Machine-Learning-Modelle und GenAI-Anwendungen einrichten und verwalten, einschließlich der Implementierung von Prompt-Workflows. Darüber hinaus sind Sie für das Deployment von AI-Services in produktiven Umgebungen verantwortlich, wobei Sie Technologien wie Docker und Kubernetes einsetzen. Sie überwachen und optimieren die Modell-Performance, um Skalierbarkeit, Stabilität und Wiederholbarkeit der ML-Workflows sicherzustellen. Die Erstellung auditfähiger Artefakte, wie Model Cards und Dokumentationen, gehört ebenfalls zu Ihren Aufgaben. In dieser Position arbeiten Sie eng mit Data Scientists, AI/ML Engineers und Plattform-Teams zusammen und tragen zur Weiterentwicklung von Best Practices im Bereich MLOps und AI-Betrieb bei. Das Unternehmen bietet Ihnen ein dynamisches Arbeitsumfeld, in dem Ihre Ideen und Ihr Engagement geschätzt werden, und fördert Ihre berufliche Entwicklung durch zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.

Der ideale Kandidat hat ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in Informatik, Software Engineering oder einem vergleichbaren Studiengang. Sie bringen mehrjährige Erfahrung im DevOps- oder MLOps-Umfeld mit und haben fundierte Kenntnisse in Container-Technologien wie Docker sowie in der Orchestrierung mit Kubernetes. Erfahrungen mit CI/CD-Systemen und automatisierten Deployment-Prozessen sind ebenso erforderlich wie praktische Kenntnisse im Umgang mit Monitoring-, Logging- und Tracking-Tools. Gute Python-Kenntnisse zur Automatisierung von Prozessen sind von Vorteil. Zudem sollten Sie Erfahrungen im Bereich LLMOps oder im Betrieb von GenAI-Anwendungen mitbringen. Kenntnisse relevanter Standards, wie ISO/IEC 42001, sowie Erfahrungen mit hybriden Infrastrukturumgebungen (Cloud und On-Premise) sind ebenfalls wünschenswert. Persönlich zeichnen Sie sich durch Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke und analytisches Denken aus.